Em 2026, as empresas vão gastar mais com inteligência artificial do que em qualquer outro ano da história: US$ 2,59 trilhões, alta de 47% sobre 2025, segundo o Gartner. É tentador ler esse número como sinal de que a corrida da IA está sendo vencida. Só que o próprio Gartner, na mesma janela de tempo, publicou outro dado que contradiz essa leitura: mais de 40% dos projetos de agentic AI em andamento hoje serão cancelados até o fim de 2027. Gasto recorde e taxa de fracasso recorde, ao mesmo tempo. O que isso diz sobre como líderes de tecnologia deveriam estar investindo agora?
O paradoxo do trilhão
Os números batem de fontes independentes: o CIO Dive confirma a mesma projeção de US$ 2,59 tri, com gasto em data centers subindo 55,8% e quase metade das empresas rodando mais de 30 pilotos de IA simultaneamente. O problema não é a quantidade de dinheiro entrando no sistema — é que boa parte dele está indo para pilotos que nunca chegam a produção. Um estudo do MIT (projeto NANDA), baseado em 300 implementações reais de IA, encontrou que 95% dos pilotos de IA generativa corporativa não geram impacto mensurável de P&L. A causa não é qualidade de modelo — é falha de integração ao fluxo de trabalho real da empresa.
No Brasil, o cenário reforça o padrão. Dados da ABES/IDC mostram 40% das empresas brasileiras já investindo em agentes de IA e 53% dos executivos apontando o tema como prioridade estratégica para 2026. Mas no Agentic Summit em São Paulo, Tiago Morelli (fundador da Zaia) apresentou um número duro: 95% das iniciativas de agentes de IA lançadas em 2025 no país falharam antes de gerar impacto no P&L. A causa apontada foi consistente: falta de governança pós-automação — agentes rodando sem monitoramento nem responsável definido, um “shadow IT” de IA.
Por que 40% dos projetos serão cancelados
A pesquisa do Gartner com mais de 3.400 organizações identificou as causas específicas do cancelamento: custos crescentes sem controle, valor de negócio pouco claro e governança de risco insuficiente. Um detalhe que costuma passar despercebido: dos milhares de fornecedores que se anunciam como “agentic AI” no mercado, o Gartner estima que apenas cerca de 130 oferecem capacidades agentic reais — o resto é o que a consultoria chama de “agent washing”. Escolher fornecedor virou, na prática, parte da estratégia de governança.
O outro lado da moeda aparece num estudo global da SAP com 2.600 líderes de negócio em 13 países: o ROI esperado de IA sobe de 16% em 2025 para 21% em 2026, com projeção de chegar a 38% em 2028 — e o retorno médio esperado de agentic AI em dois anos salta para US$ 17,6 milhões, mais que quadruplicando a estimativa do ano anterior. Ou seja: o potencial é real. O que separa quem captura esse retorno de quem vira estatística de cancelamento não é o modelo de IA escolhido — é disciplina de execução.
O que os projetos que sobrevivem têm em comum
Cruzando os dados do Gartner com o que temos observado em projetos de clientes, quatro práticas aparecem repetidamente nos times que não cancelam:
- Autonomia graduada — o agente ganha escopo de decisão progressivamente, nunca de uma vez
- Gates de verificação humana proporcionais ao risco da decisão, não um checkpoint único genérico
- Checkpoints de ROI por fase, com aprovação financeira explícita antes de escalar
- Um “dono” de governança nomeado por agente — não um comitê difuso, mas uma pessoa responsável
Nenhuma dessas práticas depende de qual modelo de linguagem a empresa usa. Todas dependem de processo — e é justamente aí que a maioria dos projetos brasileiros está falhando, segundo os dados do Agentic Summit.
2026 é o ano da virada
O Gartner chama 2026 de “ano de inflexão”: o momento em que as empresas precisam finalmente demonstrar retorno concreto de IA, não apenas volume de pilotos. Isso muda a pergunta que todo CTO deveria estar fazendo. Não é mais “quanto vamos investir em IA em 2026” — é “qual dos nossos projetos de agentic AI tem um dono de governança nomeado, um gate de risco definido e um checkpoint de ROI marcado no calendário?”. Se a resposta for “nenhum”, o projeto já está estatisticamente mais perto do cancelamento do que do retorno de US$ 17,6 milhões que a SAP está prometendo para quem faz certo.